乳腺癌基因药物网络模型的构建与分析

发布时间：2018-12-14 04:53

【摘要】：目的构建乳腺癌基因药物网络模型,提取并预测乳腺癌相关基因药物间的关联。方法基于"ABC理论"和关联规则,提出一种生物实体间关联算法,以乳腺癌为例,提取乳腺癌相关基因与基因、药物与药物、基因与药物3种不同层次的关联,采用R语言实现网络模型的可视化,最后利用ROC曲线验证算法可靠性。结果得到乳腺癌相关基因185种,98种不同关联;乳腺癌相关药物97种,170种不同关联;乳腺癌相关基因与药物网络中含有127种基因和77种药物,共384种不同关联。结论乳腺癌的基因药物之间存在大量不同强度的关联,并且发现一些具有高度关联但尚未验证的生物实体对,为乳腺癌个性化诊治提供了新的研究思路。
[Abstract]:Objective to construct a network model of breast cancer gene drugs and to extract and predict the association between breast cancer related gene drugs. Methods based on "ABC theory" and association rules, an association algorithm between biological entities was proposed. Taking breast cancer as an example, three different levels of association between breast cancer related genes and genes, drugs and drugs, genes and drugs were extracted. The R language is used to realize the visualization of the network model. Finally, the reliability of the algorithm is verified by ROC curve. Results there were 185 genes associated with breast cancer, 98 different associations, 97 breast cancer related drugs and 170 different associations. There were 127 genes and 77 drugs in the drug network with 384 different associations. Conclusion there are a large number of different intensities of association between gene drugs in breast cancer, and some highly correlated but unverified biological entity pairs have been found, which provides a new research idea for individualized diagnosis and treatment of breast cancer.
【作者单位】： 中南大学信息安全与大数据研究院;中南大学公共卫生学院;蚌埠医学院公共课程部;蚌埠医学院病原生物学教研室;
【基金】：国家自然科学基金(31500999) 安徽省高等学校自然科学研究一般项目(KJ2015B057by)~~
【分类号】：R737.9

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本文编号：2377959